Chińska firma zajmująca się sztuczną inteligencją DeepSeek ujawniła projekt mający uczynić asystentów kodowania opartych na AI bardziej autonomicznymi, tak aby mogli wykonywać wiele zadań przy mniejszym udziale człowieka.

Celem projektu jest ograniczenie nakładu pracy ludzkiej potrzebnej do koordynowania i monitorowania wielu agentów AI, zgodnie z opracowaniem opublikowanym przez zespół DeepSeek Harness firmy, o którym w niedzielę poinformował South China Morning Post.

Zespół stwierdził, że zarządzanie wieloma agentami obecnie wymaga znacznej uwagi człowieka, zaznaczając, że „ograniczenia pojedynczego zadania zależą od możliwości modelu, podczas gdy ograniczenia pracy wielozadaniowej zależą od uwagi człowieka”.

Zgodnie z opracowaniem DeepSeek podał, że jedna osoba może jednocześnie nadzorować tylko trzy do pięciu aktywnych sesji agentów AI. Proponowany system rozdzielałby zadania między agentami i koordynował ich pracę, pozostawiając ludziom swobodę przeglądania wyników i podejmowania decyzji. Takie ujęcie podkreśla, dlaczego orkiestracja agentów stała się priorytetem: gdy programiści uruchamiają coraz więcej agentów AI równolegle, samo obciążenie związane z nadzorem może stać się wąskim gardłem — niezależnie od tego, jak zdolny jest każdy pojedynczy model.

Projekt powstaje w warunkach intensywnej rywalizacji między twórcami AI, w tym amerykańskimi firmami Anthropic i OpenAI, według SCMP. Agenci kodujący wyłonili się jako jedno z najbardziej zaciętych frontów tego wyścigu, a laboratoria pracują nad automatyzacją coraz większych części procesu tworzenia oprogramowania oraz nad ograniczeniem nadzoru ludzkiego, jakiego wymaga każdy wdrożony agent.

Rozwój wydarzeń następuje po raporcie Cointelegraph z października, z którego wynikało, że chińskie modele sztucznej inteligencji przewyższają amerykańskie odpowiedniki w handlu kryptowalutami, na podstawie danych z platformy analiz blockchainowych CoinGlass. Chatbot AI DeepSeek poprowadził ten eksperyment handlowy kryptowalutami, będąc jedynym modelem AI, który wygenerował dodatni niezrealizowany zwrot w wysokości 9,1%. Wyniki zaskoczyły traderów kryptowalut, biorąc pod uwagę, że DeepSeek został opracowany za ułamek kosztów ponoszonych przez jego amerykańskich rywali.

Czy projekt DeepSeek wykracza poza opublikowane opracowanie i staje się narzędziem, którego programiści mogą faktycznie używać — oraz jak wypada na tle rozwiązań agentowych od rywali takich jak Anthropic i OpenAI — pozostaje kwestią otwartą.

Źródło: Cointelegraph